互聯網使用對相對貧困影響的實證研究

魯釗陽，杜雨潼

(1.西南政法大學 經濟學院，重慶 401120；2.西南政法大學 商學院，重慶 401120)

一、引言

改革開放以來中國減貧事業取得了舉世矚目的成績，2020年年底國務院扶貧辦確定的全國832個貧困縣全部脫貧摘帽，至此全國脫貧攻堅目標任務圓滿完成，標志著我國絕對貧困已經全面消除，但消除絕對貧困并不代表消除貧困，相對貧困成為解決絕對貧困問題之后需要攻克的又一大難題。根據世界經濟信息網數據，我國人均GDP全球排名一直在穩步上升，但2019年依然為72名，這與我國第二大經濟體的身份并不相匹配。此外，城鄉二元結構的問題一直存在，據國家統計局公布的數據，2019年城鎮居民人均可支配收入42359元，而農村居民人均可支配收入為16021元，城鄉收入差距依然較大。中共十九屆四中全會公報提出，一方面鞏固現有的扶貧成果，另一方面建立解決相對貧困的長效機制。由此可以看出，貧困的形態已發生了變化，解決貧困問題仍然是一個長期的過程。探究相對貧困的影響機制與解決路徑具有非常重要的戰略意義與現實意義，同時也有助于全面建設社會主義現代化國家和鄉村振興目標的實現。

學術界對于相對貧困就其特征、治理及影響因素等方面進行了研究。首先，大量文獻就相對貧困的概念及識別標準進行了理論研究。相對貧困指的是個體處于一種相對排斥與相對剝奪的狀態[1]，衡量的不僅是一個社會中不同群體間的收入不平衡問題，還是權利的不平衡問題、享有資源的不平衡問題[2]，因而與不同群體之間所擁有的財富收入、享有的地位有關，又與社會制度環境、個人的自我認同感、社會公平觀緊密相連[3-5]。因此，學者們從不同的角度出發對相對貧困提出了不同的測度方法，主要有收入比例法[6-10]、多維貧困指標法[11-13]、主觀調查法[14-15]等。此外，針對我國的相對貧困狀況，許多學者從政府、社會、個體三個角度提出了治理的建議，例如堅持政府主導，以政策扶持為基礎，完善基礎設施及相關制度[16-17]；充分發揮社會的力量，營造和諧互助的社會氛圍，鼓勵企業組織有效發揮其外部性擴大受益群體[18-19]；加強個體的思想意識及主觀能動性，使貧困群體主動努力擺脫貧困[20-21]。

其次，國內外學者就相對貧困的影響因素展開了大量實證研究。從宏觀政策制度方面來看，稅收、轉移支付、公共服務供給和社保等對相對貧困均造成了顯著的影響，但影響方向并沒有一致的結論。例如Brady以18個西方國家為研究對象，采用相對貧困的多種衡量標準，對社會保障繳費、公共衛生支出和貧困之間的關系進行了研究，分析表明，社會保障繳費和公共衛生支出顯著緩解了貧困[22]；解堊和李敏探究了稅收和政府公共轉移對我國居民的相對貧困狀況的影響，結果表明，個稅和社保繳費加深了相對貧困,而政府公共轉移支付緩解了相對貧困[23]；許源源和徐圳基于中國綜合社會調查2015年度的數據,分析了公共服務供給對相對貧困的影響，研究結果顯示,公共服務供給顯著緩解了城鎮人口的相對貧困[24]。從微觀行為決策來看，移居、就業培訓會對相對貧困產生影響。Stark等利用波蘭的區域數據探究了相對貧困與移民之間的關系，在使用基尼系數測度相對貧困的標準下，得出基尼系數與移民之間存在正相關關系，人口的人均收入保持不變[25]；羅明忠等基于河南省3278份農戶問卷調查數據，檢驗了農業職業技能培訓參與和非農就業職業技能培訓參與對農戶相對貧困的影響，結果發現，農業職業技能培訓參與和非農就業職業技能培訓參與均對農戶相對貧困有顯著負向影響[26]。有研究認為健康狀況也是影響相對貧困的重要因素，例如曾晨晨基于中國健康與營養調查數據(CHNS)探究了農村居民健康與農村相對貧困的關系，得出居民健康狀況對個人收入呈顯著的正相關關系, 同時與個人貧困發生概率呈負相關關系[27]；Lee等使用患病率來測度健康狀況與相對貧困的關系得到了類似的結論[28]。此外，還有學者從代際傳遞的角度探究了相對貧困的影響因素，段義德利用CHIP2013調查數據，通過中國義務教育法的實施構建工具變量,估計教育阻斷相對貧困代際傳遞的作用效應及大小，研究發現,與城市相比，農村相對貧困代際傳遞更為嚴重,同時，教育對收入及收入代際傳遞也產生了重要影響[29]。

自李克強總理2015年在政府工作報告中提出“互聯網+”行動計劃以來，互聯網的快速發展與普及，不僅成為經濟發展的全新動力，而且正在全方位改變著人們的生產和生活方式。互聯網發展帶來的沖擊，引起了學術界的廣泛關注。從微觀角度來看，互聯網的發展改變了個體的行為決策，主要有消費、投資、創業等方面。例如張永麗和徐臘梅基于甘肅省貧困農戶的調查數據，研究了互聯網使用對西部貧困地區農戶家庭生活消費的影響，結果表明,互聯網使用有助于提高農戶家庭的消費水平，優化消費結構[30]；蘇嵐嵐和孔榮依據陜西、寧夏和山東831戶創業農戶調查數據，探究了互聯網使用對農戶創業績效水平的影響效應，研究結果表明，農戶參與互聯網采購和互聯網銷售均顯著提升了其創業績效[31]。從宏觀角度來看，互聯網的使用造成了“數字鴻溝”，進而導致了區域經濟的不平衡發展。例如汪明峰分析了中國互聯網用戶在城市區域中的增長和分布狀況,以及這種現象對城市化進程造成的影響，結果發現,中國地理區域之間的“數字鴻溝”明顯成為中國社會經濟發展的新差距[32]；程名望和張家平采用省級面板數據探究了互聯網普及對中國城鄉收入差距的影響，研究發現，互聯網普及對城鄉收入差距的影響呈現先增加后降低的“倒U形”趨勢[33]。

那么互聯網使用對相對貧困有何影響？互聯網影響相對貧困的路徑機制是什么？基于此，本文利用中國綜合社會調查(CGSS)2017年數據，實證分析了互聯網使用對相對貧困的影響及其機制。在設置總體相對貧困線、城鎮相對貧困線和農村相對貧困線的基礎上，基準回歸模型和工具變量模型的回歸結果均證實，更高的互聯網使用會顯著改善相對貧困狀態，而且會受到社會信任度、市場化程度兩類社會制度環境的影響。進一步的機制檢驗表明，互聯網使用通過促進個體創業就業、金融投資來緩解相對貧困。

本文的貢獻主要體現在兩個方面：第一，既有文獻考察了互聯網對個體消費儲蓄、投資創業、風險態度、地區經濟發展等方面的影響，但缺乏針對互聯網如何影響個體相對貧困狀態及其機制的研究，本文為深入理解互聯網的經濟效應提供了新證據。同時，本文還凸顯了互聯網使用在解決相對貧困問題中的重要性，拓展了中國相對貧困影響因素的研究視野。第二，本文回應了中央政府把“消除貧困、改善民生、逐步實現共同富裕”作為使命的重要意義。消除貧困不僅可以改善民生，還能夠促進經濟發展，有利于經濟的良性循環，同時提升我國國民的自信心和凝聚力，是全面建設社會主義現代化國家和實現鄉村振興戰略的必經之路。

二、理論分析與研究假說

如前文所述，互聯網的使用會對個人的行為決策帶來一系列的影響：①促進就業創業,提高低收入、無收入個體的經濟水平。互聯網的快速發展已滲透到人們生活的方方面面，在勞動力市場上，互聯網已經成為勞動者降低搜尋成本，獲取優勢就業資源的重要渠道，其背后隱含了成本降低機制。作為一種重要的中間機制，互聯網在傳遞信息及降低不確定性方面發揮了重要作用，對就業的促進效應主要以人職匹配來實現。互聯網對就業的直接影響可能體現在以下幾個方面：一是互聯網為求職者提供了有關崗位空缺的充足信息，有助于其在廣泛的勞動力市場中準確獲取合適的工作；二是通過互聯網發布崗位招聘信息極大地降低了雇主方的搜尋成本，使其能夠將節省的資金轉向員工工資、辦公環境和職工福利等方面，間接提高了入職者的工作待遇；三是通過互聯網可以有效獲取目標單位的豐富信息，使求職者提前對意向公司的背景、崗位特征有所了解，這有助于求職者在談判前做出充足的準備，增強求職者的信心，使其在談判中處于優勢地位，提高工作的起薪及待遇[34]。此外，互聯網高效便捷的信息資源分享方式，促進了支付手段、物流的快速發展。電子商務的興起和物流的發展逐漸取代了傳統的“一手交錢，一手交貨”的交易模式，解決了交易雙方在空間、時間上的限制，推動了電商平臺、直播帶貨、互動打賞等新興營銷模式，極大地豐富了創業的形式和方式，降低了傳統創業的門檻和成本[35]。②促進金融投資，實現盈余資產的升值。以互聯網為基礎誕生的現代信息科技,尤其是移動支付、區塊鏈、人體識別和電子貨幣等,對金融模式造成了影響，產生了與傳統方式下通過商業銀行和資本市場進行融資不同的金融模式, 即“互聯網金融模式”[36]，其有效地提高了資源配置效率，降低了交易過程發生的成本,為社會帶來了巨大的效益，為個體提供了新的投融資渠道和便捷手段,不僅滿足了普通個人的金融需求,其手續簡便和方式靈活的特點也成為現有銀行體系的有益補充。互聯網金融從交易成本、信息成本和參與機會三個方面對個體投資行為產生了影響：首先，互聯網媒介的引入降低了股票、基金、債券等金融商品的交易成本；其次，改變了原有圍繞實體金融機構展開的交易方式，提高了金融的可得性，緩解了有限參與的約束；最后，通過信息傳遞和溝通對社會互動產生影響，促進了金融資產的投資決策[37]。根據以上分析，互聯網發展為金融領域帶來的效益更多地體現在相對貧困的人群中，各類成本的降低和參與機會的提高都極大地降低了金融市場的準入門檻，使得投資者群體向低收入人群不斷擴張。基于以上分析，提出如下假說：

假說1：互聯網的使用促進了個體進行創業和就業，促進了金融資產的投資，提高了相對貧困個體的經濟水平，互聯網的使用緩解了相對貧困。

若互聯網的使用緩解了個體的相對貧困狀況，那么，這種影響可能隨個體所處的社會制度環境的不同而存在異質性，其中很重要的兩個因素便是社會信任環境和市場化發展程度。首先，社會信任作為一種非正式制度，促進了人際交流與溝通，加強了信息的交換，弱化了個體對互聯網信息可得性和可信性的依賴。進一步講，在社會信任度較高的地區，個體自然會被貼上值得信賴的“標簽”，因此強化這一地區群體之間的交流和合作，對就業、創業、投資、消費等個體行為都有正向作用[38]；而互聯網雖然提高了信息傳遞的便捷度和時效性，但也同時面臨著信息失真、信息冗余、信息泄露等問題，不僅增加了使用者的處理成本，甚至降低了其信任與安全感，使得個體更加傾向于線下的信息，而較高的社會信任環境滿足了個體這一需求的同時，也有效地彌補了互聯網信息的缺陷。其次，市場化發展程度體現的是市場化改革后的結果，不單單是幾項規章和制度的變化，而是一系列經濟、社會、法律制度的變遷[39]。由于市場化是一個不斷發展和演變的過程，不同國家表現出來的形式各有不同，為此，對其進行測度是一項艱難且復雜的工作。我國學者針對中國特有的國情，主要從政府與市場、非國有經濟、產品市場、要素市場、市場中介組織和法律制度環境六個方面來評估一個地區的市場化發展程度[40]。由此可以看出，市場化程度較高的地區，不僅經濟發達、制度完善，而且土地、勞動力、資本在要素市場上的流動也更快，在加快經濟增長的同時也吸引了更多的資本流入，使得大量企業涌入也創造了更多的崗位。此外，市場化發展程度作為一種衡量社會正式制度優劣的標準，一方面會對各行各業的發展造成環境基礎與制度保障方面的影響，另一方面也會對個體的行為方式產生影響。例如，市場化程度高的地區，相對就業有保障、創業有扶持、投資有規范、消費有售后，因此在互聯網使用過程中，人們更多地把精力聚焦于娛樂休閑領域，減弱了互聯網緩解個體貧困的正向影響。基于上述分析，本文提出：

假說2：互聯網使用的減貧效應隨著社會信任度的提高而減弱。

假說3：互聯網使用的減貧效應隨著市場化程度的提高而減弱。

三、研究設計

本文所使用的數據來源于2017年中國綜合社會調查(CGSS)。CGSS是中國人民大學社會學系在全國范圍內開展的大規模抽樣調查項目，其提供的微觀數據在學術界研究我國居民互聯網使用情況、創業就業、投資等熱點問題中得到了廣泛應用。為了檢驗互聯網使用對相對貧困的影響，參照曾晨晨[27]、程名望和張家平[33]的研究，本文回歸方程設置如式(1)所示：

povertyij=β0+β1interneti+β2Xij+εij

(1)

其中，被解釋變量poverty為二元虛擬變量，當受訪者處于相對貧困時，poverty取值為1，否則為0。鑒于我國城鄉差距依然突出、二元結構尚未打破的國情以及數據的可得性，本文借鑒張琦和沈揚揚[10]的研究使用收入比例法來測度相對貧困，即以居民人均可支配收入中位數的40%作為相對貧困線，受訪者年收入低于相對貧困線則表示處于相對貧困。當j=0時，i表示受訪者個體來自全國，以2016年全國居民人均可支配收入中位數測算出全國相對貧困線為8353.2元；當j=1時，i表示受訪者個體來自城鎮，以2016年城鎮居民人均可支配收入中位數測算出城鎮相對貧困線為12621.6元；當j=2時，i表示受訪者個體來自農村，以2016年農村居民人均可支配收入中位數測算出農村相對貧困線為4459.6元。為便于描述性統計分析，以變量poverty_c、poverty_n分別表示城鎮相對貧困、農村相對貧困。

方程右側解釋變量internet表示受訪者互聯網使用情況，問卷詢問受訪者“過去一年，您對互聯網(及手機上網)的使用情況是”對應選項為“從不”“很少”“有時”“經常”“非常頻繁”，賦值情況依次為1、2、3、4、5，internet取值越大表示受訪者互聯網使用程度越高。

回歸估計結果中兩類調節變量的構建如下：①社會信任度。本文遵循張維迎和柯榮住[41]提出的各地區社會信任指數進行衡量，若地區社會信任指數高于平均值，則設定該地區社會信任水平較高，變量trust賦值為1，否則為0。②市場化程度。本文使用王小魯等[42]發布的《中國分省份市場化指數報告(2016)》中對應的一級指標進行衡量，若地區市場化指數高于平均值，則設定該地區市場化程度較高，market賦值為1，否則為0。

控制變量X包括一系列影響居民相對貧困的因素，文本參照段義德[29]的研究，從受訪者個人和所屬家庭兩個層面設置。個人層面因素包括：性別gender，其中男性賦值為1，女性賦值為0；年齡age及年齡平方age2；政治面貌face，其中，中共黨員賦值為1，非中共黨員賦值為0；受教育程度education，根據受訪者學歷水平“沒有受過任何教育”“私塾、掃盲班”“小學”“初中”“職業高中”“普通高中”“中專”“技校”“大學專科(成人高等教育)”“大學專科(正規高等教育)”“大學本科(成人高等教育)”“大學本科(正規高等教育)”“研究生及以上”依次賦值為1～13，數值越大表示受訪者受教育程度越高；健康狀況health，根據受訪者健康情況“很不健康”“比較不健康”“一般”“比較健康”“很健康”依次賦值為1～5，數值越大表示受訪者健康水平越好；說普通話水平speak_c，根據受訪者調查情況“完全不能說”“比較差”“一般”“比較好”“很好”依次賦值為1～5，數值越大表示受訪者說普通話水平越高；說英語水平speak_e調查及賦值情況與說普通話水平變量相同；參加社會保險情況insurance，根據問卷調查項目“城市基本醫療保險/新型農村合作醫療保險/公費醫療”“城市/農村基本養老保險”“商業性醫療保險”“商業性養老保險”，若受訪者參加以上保險一項及以上表示參加社會保險，變量insurance賦值為1，反之賦值為0；婚姻狀況marriage，受訪者已婚marriage賦值為1，否則賦值為0。家庭層面因素包括：家庭規模people，以受訪者家庭常住人口衡量；家庭經濟狀況fam_stage，根據受訪者調查項目“遠低于平均水平”“低于平均水平”“平均水平”“高于平均水平”“遠高于平均水平”依次賦值為1～5，數值越大表示家庭經濟狀況越好。此外，本文還控制了地區經濟水平lngdp，以受訪者所在省份人均GDP對數值衡量。

表1列示了主要變量的描述性統計。總體來看，有32.02%的個體處于相對貧困，表明我國大多數居民在相對貧困線之上。進一步分城鄉來看，城鎮24.71%的個體處于相對貧困，而農村44.04%的個體處于相對貧困，表明我國貧困的發生地區仍集中在農村，貧困人口的數量依然以農村居民為主。internet均值為2.8087，這說明我國互聯網使用程度整體較高。變量trust、market均值分別為0.3689、0.7057，意味著我國大多數地區社會信任度低于平均水平，而市場化程度高于平均水平。變量gender、face、marriage、insurance均值分別為0.4717、0.1117、0.7533、0.9492，表示47.17%的受訪者為男性，11.17%的受訪者為中共黨員，75.33%已婚，94.92%的受訪者擁有社會保險。變量age、education、health、speak_c、speak_e均值分別為51.0090、5.1804、3.4618、3.1561、1.4374，可見，受訪者的平均年齡為51歲，受教育程度普遍不高，平均而言，受訪者對自身身體狀況評價較好，講普通話水平評價較高，但講英語的水平評價較低。變量people、fam_stage的均值分別為2.8054、2.5468，表明受訪者所屬家庭多為3口之家，家庭經濟狀況處于中等水平。

表1 主要變量描述性統計

四、實證結果分析

(一)基準回歸

由于被解釋變量為取值0、1的二元虛擬變量，本文使用Probit模型極大似然估計法(MLE)展開系數估計。表2第(1)列顯示，變量internet在1%水平上顯著為負，表明互聯網使用有助于緩解相對貧困，表2第(2)(3)列進一步顯示無論是城鎮還是農村，互聯網使用均顯著緩解了相對貧困，由此，假說1得到初步驗證。

在控制變量中，從個體層面看，年齡與相對貧困存在“U形”關系，這意味著隨著個人年齡增長，其貧困發生率先下降后上升；變量gender系數在1%的水平上顯著為負，與女性相比，男性更利于擺脫貧困；變量education系數顯著為負，受教育水平越高的人越不容易陷入貧困；變量face系數顯著為負，黨員比非黨員貧困發生率更低；受教育水平、黨員身份影響相對貧困的理論機制是一致的，這兩類因素都是個體自身能力的證明，能力越大自然越能夠改善自身的經濟狀況。變量marriage系數顯著為負，表明已婚個體比未婚個體更能抵抗貧困；變量health系數在1%的水平上顯著為負，身體健康者較不健康者更不容易陷入貧困；變量speak_c、speak_e反映了受訪者的兩類語言水平，語言水平高通常表示個體的溝通能力強，對緩解貧困有一定的正面作用，但英語水平對緩解相對貧困并未造成影響，這說明我國英語使用程度并不高，通過提高英語水平改善經濟狀況的作用十分有限；變量insurance的檢驗結果顯示，參加社會保險能夠顯著緩解相對貧困，這是因為社會保險是一項針對社會各類群體的保障措施，具有經濟兜底保障的作用，能夠有效地幫助貧困群體應對各種意外災難，從而起到有效減輕經濟壓力的作用，與劉子寧等[43]的研究結論一致，但變量insurance系數在農村調查樣本中并不顯著，這表明社會保險的作用在農村地區有限，可能與使用條件和范圍有關。從家庭層面看，變量people的系數在第(1)(2)列中顯著為正，表明家庭規模越大越不利于擺脫貧困，這是因為在人口較多的家庭中，存在沒有勞動能力的老人和兒童需要贍養和撫養，家庭經濟負擔重，提高收入水平的難度較大，在第(3)列中并不顯著，可能是農村子女老人多在一起居住，家庭規模通常都比較大的原因；變量fam_stage的系數在1%的水平上顯著為負，說明家庭經濟狀況越好，越不容易陷入貧困。此外，變量lngdp系數顯著為負，說明地區經濟發展水平越高，貧困發生率越低，符合經濟常識。

表2 互聯網使用對相對貧困的影響：基準回歸

續表2

(二)內生性問題處理

初步的回歸分析表明，互聯網使用能顯著緩解相對貧困，但變量潛在內生性可能會影響這一結論的準確性，因為個體的貧困狀況可能會影響其互聯網使用程度，貧困個體工作方式多以體力勞動為主，沒有較多的精力和時間使用互聯網，而某些偏遠落后地區使得部分群體甚至不具備使用互聯網的條件，因此，互聯網使用對相對貧困的影響可能存在逆向因果關系，由逆向因果關系產生的內生性問題可能導致回歸結果偏誤，解決這一問題的有效方法在于尋找合適的工具變量并展開IVProbit估計。

本文借鑒尹志超等[44]的研究方法，使用是否擁有手機作為互聯網使用的工具變量，因為是否擁有手機具有較強外生性，對個體貧困狀況無直接影響；同時，智能手機的普及使得手機上網辦事十分方便，基本能實現個體所有的互聯網訴求，兩者具有較強的相關性。下面檢驗工具變量的有效性：“Cragg-Donald Wald F 統計量”為 121.595，遠遠大于10%顯著水平臨界值(10% maximal IV size：16.38；15% maximal IV size：8.96)，說明不存在弱工具變量問題。“Kleibergen-Paap rk LM 統計量”為166.941，其P值為0.0000，強烈拒絕不可識別的原假設。表2第(4)(5)(6)列報告了針對方程(1)進行工具變量法的估計結果，結果顯示，無論是總體來看，還是分城鎮和農村，變量internet系數均明顯上升。產生這一差異的原因可能在于，貧困狀況會反過來影響個體互聯網的使用程度，導致互聯網使用與方程殘差項正相關，進而導致Probit估計低估了互聯網使用對相對貧困的實際影響。由此，假說1得到進一步驗證。

(三)穩健性檢驗

1.變換回歸樣本。對于年齡較大的受訪者而言，其互聯網使用程度較低，而且使用者也多以娛樂休閑為主，對經濟狀況的改善作用十分有限，因此本文剔除大于50周歲的受訪者重新估計方程(1)，結果如表3所示，互聯網使用緩解了相對貧困，前述結論依然穩健。

2.控制身份地位效應。之前的分析表明，受訪者的身份地位不僅能代表自身能力的強弱，還能體現出其擁有的社會資源與經濟渠道。通常來說，有身份和地位的人能夠得到更多的資源和機會，更利于擺脫貧困，因此本文在方程(1)的基礎上加入了能夠體現受訪者身份地位的變量進行重新估計。具體而言，根據受訪者調查“綜合看來，在目前這個社會上，您本人處于社會的哪一層？”,變量stage賦值為1～10，數值越大表示社會地位越高；工會會員身份huiyuan，受訪者是工會會員則變量huiyuan賦值為1，否則賦值為0；此外，本文還從受訪者社會網絡角度選取體現受訪者身份地位的變量，根據問卷調查“您認識的人中有沒有是從事以下職業的？(含家庭、親戚、朋友、打過交道的人)”，對應選項“大型企業的高級管理人員”“人力資源經理/人事經理”“律師”，受訪者選擇其中一項及以上則變量social賦值為1，否則賦值為0。估計結果如表3所示，隨著互聯網使用程度的提高，相對貧困的狀況顯著緩解，前述結論依然穩健。

3.變換互聯網使用測度指標。本文根據CGSS數據庫重新選取不同的互聯網使用測度指標：根據受訪者調查“過去一年，您是否經常在空閑時間上網？”，對應選項“從不”“一年數次或更少”“一月數次”“一周數次”“每天”，變量internet_l依次賦值為1～5，數值越大表示互聯網使用程度越高；“在最近半年，您上過網嗎？(包括電腦、手機、智能穿戴等各種設備)”，受訪者上過網則變量internet_u賦值為1，否則賦值為0。變換互聯網使用測度指標后的估計結果如表3所示，前述結論依然穩健。

4.變換相對貧困測度標準。本文使用世界銀行標準(WB標準)，將低于人均可支配收入三分之一的人群認定為相對貧困，同時使用歐盟標準(EU標準)，將低于人均可支配收入中位數收入50%的人群認定為相對貧困，重新估計互聯網使用對相對貧困的影響。估計結果如表3所示，變量internet系數顯著為負，前述結論依然穩健。

表3 互聯網使用對相對貧困的影響：穩健性檢驗

(四)異質性分析

1.社會制度環境的異質性影響。前述分析表明，互聯網使用會顯著緩解相對貧困，那么，互聯網使用對相對貧困的影響是否受社會制度環境的調節效應？本文在方程(1)中分別加入交叉項internet*trust、internet*market，并依次展開實證估計。表4第(1)(2)(4)(5)列顯示，變量internet系數顯著為負，而交叉項internet*trust、internet*market系數均顯著為正，這表明，隨著社會信任水平、市場化程度的提高，互聯網使用對相對貧困的緩解效應將弱化，這與假說2、3理論預期相符。因此，信任水平、市場化程度高的社會制度環境是抵御貧困的重要保障。值得注意的是兩類調節效應在農村樣本中并不顯著，原因可能在于，我國農村單位家庭規模相對較大，而且多以群居為主，這使得鄰里之間的聯系十分頻繁，信任程度普遍較高；而目前我國農村的經濟水平依然較低，基礎設施匱乏，各項制度不健全，因此市場化程度普遍較低。

表4 社會制度環境的異質性影響

2.教育水平的異質性影響。為進一步探究互聯網使用對不同受教育水平群體相對貧困的影響，本文在模型(1)的基礎上，將樣本分為高中及高中以下學歷樣本和高中以上學歷樣本進行檢驗，回歸結果如表5所示。在高中及高中以下學歷樣本中，無論是總體來看，還是分城鄉來看，變量internet系數均顯著為負，而在高中以上學歷樣本中，變量internet系數均不顯著，這說明互聯網使用的減貧效應主要針對受教育水平較低的人群。相對于高學歷者，低學歷者收入普遍較低，收入來源單一狹窄，工作多以體力勞動為主，甚至無工作，而互聯網豐富多樣的信息拓寬了他們的視野，不僅給這一群體提供了更多的就業機會，還提供了不同的收入渠道，改善了他們的經濟狀況，緩解了相對貧困。另外，這也從側面說明了受教育水平越高，越不容易陷入貧困，教育也是影響相對貧困的重要因素。

表5 教育水平的異質性影響

五、影響機制檢驗

(一)互聯網使用的中介效應檢驗

既然互聯網使用顯著緩解了相對貧困，那么，其具體影響機制是什么？本文參照溫忠麟等[45]提出的中介效應檢驗思路，構建如下檢驗模型：

Povertyi=β0+β1interneti+β2Xi+εi

(2)

medvari=γ0+γ1interneti+γ2Xi+εi

(3)

povertyi=k0+k1medvari+k2intermeti+k3Xi+εi

(4)

中介效應檢驗思路如下：首先估計方程(2)，其設定與方程(1)基本一致。在變量Poverty系數β1顯著為正的基礎上，進一步估計方程(3)和方程(4)，其中medvar為本文關心的中介因素(創業就業、金融投資)，若方程(3)中系數γ1和方程(4)中系數k1都顯著為正，說明互聯網使用internet的確通過中介變量medvar作用于相對貧困。在此基礎上，若方程(4)系數k2依然顯著為正，則說明medvar發揮了部分中介效應，若方程(4)系數k2不顯著，則說明medvar發揮了完全中介效應。同時，如果方程(3)中系數γ1和方程(4)中系數k1至少有一個不顯著，則需要進一步針對系數交叉項γ1×k1進行Sobel檢驗，若Sobel Z統計量顯著，則表明中介效應存在。

本文根據受訪者調查“您的工作經歷及狀況”來衡量創業就業狀況，受訪者處于創業就業狀態，變量work賦值為1，否則賦值為0。其次，根據受訪者調查“您家目前是否從事下列投資活動”來衡量金融投資情況，受訪者選擇“股票”“基金”“債券”“期貨”“權證”“外匯”中一項及以上表示投資，變量invest賦值為1，否則賦值為0。

為比較分析，文本將表2第(1)列估計結果添加到表6第(1)列。表6第(2)(4)列依次報告了使用中介變量work、invest作為被解釋變量，針對方程(3)的系數估計結果；而表6第(3)(5)列分別報告了添加中介變量work、invest之后，針對方程(4)的系數估計結果。具體而言，表6第(2)列中變量internet系數在10%的水平上顯著為正，而第(3)列中變量internet、work系數顯著為負，可見，促進就業創業是互聯網使用緩解相對貧困的部分中介因子。為保證結論穩健性，本文進一步針對系數交叉項展開Soble檢驗，得到Z統計量是-2.167，在5%的水平上顯著，這說明，互聯網使用的確通過促進創業就業緩解了相對貧困。同時，表6第(4)列中變量internet系數顯著為正，而在第(5)列中，變量internet系數顯著為負，變量invest系數并不顯著。根據前文分析，本文需要進一步針對系數交叉項展開Soble檢驗，得到Z統計量是2.854，在1%的水平上顯著，這說明，促進金融投資可視為互聯網使用緩解相對貧困的中介因素。

表6 互聯網使用緩解相對貧困的機制

(二)互聯網使用對不同經濟水平家庭收入的影響

前文理論分析認為，互聯網使用主要通過提高低收入群體的經濟水平，進而實現相對貧困的緩解，因此本文使用受訪者家庭2016年總收入對數值(變量lnincome)，作為方程(1)的被解釋變量，使用分位數回歸模型(QR)估計互聯網使用對處于不同收入分位點家庭收入的影響。表7第(1)(2)(3)列中估計結果顯示變量internet系數均顯著為正，表明互聯網使用對家庭收入有顯著正向影響，此外，第(1)列中變量internet系數明顯大于第(2)(3)列，這意味著互聯網使用的增收效應在低收入家庭更加顯著。

表7 互聯網使用對不同經濟水平家庭收入的影響

六、研究結論及政策啟示

貧困現象是世界關注的永恒性話題，貧困問題一直是決策層和理論界關心的議題，消除貧困、實現人民生活富裕對每個國家具有重要意義。本文以2017年中國綜合社會調查數據為樣本，旨在檢驗互聯網使用是否能夠緩解相對貧困現象。研究表明，互聯網使用對相對貧困有顯著負向影響，這一基本結論在一系列穩健性檢驗和克服內生性偏誤之后依然成立，且這一影響隨著社會信任水平、市場化程度的提高而減弱。機制檢驗表明，互聯網使用會通過促進個體創業就業、金融投資而提高低收入群體的經濟水平，且其增收效應顯著高于中高收入群體。

本文政策啟示主要有三點：①無論是總體來看，還是分城鄉來看，互聯網使用均會顯著緩解相對貧困。這意味著需要加大對互聯網的建設和普及力度，把信息基礎設施的建設作為重點建設內容，堅定“網絡強國”的戰略目標，把互聯網與扶貧相結合，充分發揮互聯網的優勢，借助互聯網信息紅利，提高、改變個體思想覺悟和行為決策，這是解決貧困的重要舉措。②社會制度環境的改善會弱化互聯網使用對相對貧困的緩解作用。這意味著充分發揮政府職能，出臺合理健全的政策規章、建立有利于地區經濟社會發展的制度是緩解相對貧困的重要依托。同時，重點關注農村地區，促進農村地區經濟發展，加快基礎設施建設，早日實現農村地區的現代化對改善農村地區貧困具有重要意義。③促進創業就業和金融投資是互聯網使用緩解相對貧困的重要機制。這意味著在推進互聯網使用廣度的同時，還要注重提高互聯網信息的質量，要加強網絡信息平臺審核，規范和約束信息的制造和傳播，切實保障信息使用者的合法權益，嚴厲打擊虛假、欺詐、危害他人和國家利益信息的制造和傳播行為。同時，還要完善和發展互聯網金融，降低個體參與金融市場的門檻，提高資金在互聯網流通的安全性。